如何利用人工智能来增强人类的智力
贴在 2023年3月13日星期一 | 伊恩·弗雷斯特 - DAIVID的创始人兼首席执行官
广告商应该拥抱人工智能技术，但也要意识到并非所有人工智能都是平等的, 伊恩·福雷斯特写道, david的创始人兼首席执行官
从人工智能在短期内取代人类的工作, 从长远来看，奇点诱导的超级智能杀人机器的创造, 人工智能几乎每天都受到公众的批评. 然而,, 即使我们的危言耸听的媒体利用了人类最基本的恐惧, 人工智能正在悄无声息地一次又一次地改善我们的生活.
德国哲学家康德宣称，存在着一个人类无法想象的世界, 这是我们无法理解的. 如今，人工智能的计算能力让人们对这个世界有了诱人的一瞥. 一个完美的例子是A 最近的MIT项目 其中人工智能发现了一种新的抗生素，现在可以成功地杀死耐抗生素细菌.
人工智能成功地在几天内筛选了1亿多种化合物，并识别出人类无法区分的模式. 确定了这些模式存在的, 人类研究人员现在正着手解释它们, 在这样做的过程中，我们扩展了人类对分子细胞生物学的理解.
以这种方式, 人工智能和人类是共生的, 人工智能打开了人类理解的大门. 正是这种人工智能计算能力与人类理性思维和解释的结合，为人工智能驱动的社会提供了机会，在许多领域都得到了大幅提升——广告也不例外.
广告采用人工智能技术，优化内容. 已经创建了几个可以摄取内容和数据的系统, and determine the most effective cut of an ad; some systems even automatically cut the ad into its “optimal” version. 然而, many of these systems have left advertisers feeling short-changed; complaints that the outputs lack nuance and are one-dimensional abound.
这就是人工智能的挑战所在——一个人工智能系统的好坏取决于它所基于的数据, 因此，基于肤浅的社交数据或基本媒体参数训练的系统只会产生肤浅的结果, 基本结果. 然而，当人工智能在更深入的数据上进行训练时，输出可能会很神奇.
这个故事的寓意是检查你的AI接受了哪些数据训练. 不接受供应商的表面主张，总是愿意深入挖掘. 特别要注意的是:
- 被学业或证书弄得眼花缭乱. 许多基于人工智能的技术都得到了学术研究的支持，或者是由拥有学术创始人的公司创造的. 这当然可以增加公司的专业知识和信誉, 人工智能的发展如此之快，一个优秀的人工智能从业者的核心特征包括谦虚地知道他们不知道所有的答案，以及对新技术和数据源的开放态度. 任何没有这些特征的人工智能从业者都应该非常谨慎地对待.
- 声称能识别人类普遍真理的算法. 如果一个人工智能供应商声称所有地方的人类都以同样的方式对某种刺激做出反应, 很有可能，因为这符合他们的商业利益. 通过宣称发现了一个普遍的真理, 供应商实际上透露，他们的模型是在一个小的和/或浅的数据集上训练的, 他们推断，更多的人口/不同的文化会以同样的方式做出反应. 在现实世界中，他们很可能不会!
- 基本输出. 当人工智能系统只能产生基本输出时, 这意味着训练它的数据是基本的. 基本的数据输入不仅会导致过度简化的输出，而且会导致不准确的输出. 再一次，买家要小心了!
根据我的经验，最好的人工智能系统是由不断添加新的训练数据和分析技术的团队来运行的，以提高他们预测的准确性.
应该使用哪些训练数据? 越深越细越好. 在过去的五年里，广告中收集的一些最有趣的数据是注意力和情绪数据. 通过摄取这些数据, 人工智能可以向广告商揭示为什么他们的内容有效或无效, 从简单的相关性到因果关系. 只有实现对内容表现的整体理解，广告商才能从过去中吸取教训，并为未来优化策略.
总之, 人工智能正在人类努力的几乎每个领域创造巨大的突破, 而不是通过取代人类的智力, 而是通过增广. 广告商应该拥抱人工智能技术，但也必须注意——并非所有人工智能都是平等的. 判断一个人工智能系统是否适合你, 真正理解构建人工智能的数据. 不要被学术研究弄得眼花缭乱, 要警惕那些似乎发现了普遍真理，却在给出基本输出时走开的算法.
